예, 일반적으로 아무 것도 설명할 필요가 없습니다. 중요한 것은 TS가 아닙니다. 그러나 상인의 개인적인 자질, 심리, 어떤 사람들에게는 마틴이 잘 작동하고 수십억 달러를 가지고 다니는 반면 다른 사람들에게는 퍼셉트론이 있는 숲이 도움이 되지 않을 것입니다. 나쁜 업보.
예, 일반적으로 아무 것도 설명할 필요가 없습니다. 중요한 것은 TS가 아닙니다. 그러나 상인의 개인적인 자질, 심리, 어떤 사람들에게는 마틴이 잘 작동하고 수십억 달러를 가지고 다니는 반면 다른 사람들에게는 퍼셉트론이 있는 숲이 도움이 되지 않을 것입니다. 나쁜 업보.
그런 다음 이러한 점을 확인하십시오. 훈련 중에 Si에서 어떻게 든 잘 쳤지만 브로치없이 정지에서 10시에 닫는 것은 현실적이지 않은 것으로 밝혀져 결과를 크게 왜곡했습니다.
당연히 이 모든 것이 결과를 왜곡합니다. 이 모든 카누는 교육과 무역 모두에서 차단되어야 합니다. 그리고 국회도 저녁을 감당할 수 없을 것입니다.
이제 이것은 견적을 예측하기 위해 국회 만 사용할 가능성을 보여줍니다. 효과가 있는 것 같습니다.)
당연히 이 모든 것이 결과를 왜곡합니다. 교육과 무역에서 이 모든 카누를 차단해야 합니다. 그리고 국회도 저녁을 감당할 수 없을 것입니다.
이제 이것은 견적을 예측하기 위해 국회 만 사용할 가능성을 보여줍니다. 효과가 있는 것 같습니다.)
유동성 측면에서 저녁에 Si를 관리할 수 있습니다. 지금은 모든 것이 그렇게 나쁘지는 않습니다. 물론 보증금에 따라 다릅니다.
그리고 효과가 좋았습니다. 세부 사항을 듣는 데 신경 쓰지 마십시오. :)
저녁에 Si에서는 유동성 측면에서 관리할 수 있습니다. 지금 모든 것이 그렇게 나쁘지는 않습니다. 물론 보증금에 따라 다릅니다.
그리고 효과가 좋았습니다. 세부 사항을 듣는 데 신경 쓰지 마십시오. :)
모든 코드가 당신 앞에 있습니다. 준비 작업, 데이터 로딩 등만 제외하고 트레이닝은 그대로 유지하고 초기 데이터로 작업하는 것 같았습니다. 비슷한.
자세한 내용은 뭐라고 말해야 할지 모르겠어서 물어보세요.
국회에서 시제품을 만들었다. 개장 5분 후(예상 시간) 거래를 마감합니다. 트랜잭션 모니터링이 없습니다.
첫 번째 결과는 다음과 같습니다.
x의 경우 - 거래 번호, y의 경우 - 이익 금액(포인트). 수수료 등은 고려하지 않았습니다. 테스트 간격 3.5개월.
최대 60개의 거래를 거래할 필요가 없습니다. 이는 이전 선물이 마감되기 전이며 예측이 특히 가능하지 않습니다. 급격한 점프는 내가 생각하기에 장중 간격입니다.
글쎄, 그리고 파이썬 코드. 더 쉬워지지 않아
누군가 거기에서 말했듯이 차량에 대한 설명은 성냥갑에 넣어야합니다)
누군가 거기에서 말했듯이 차량에 대한 설명은 성냥갑에 넣어야합니다)
예, 일반적으로 아무 것도 설명할 필요가 없습니다. 중요한 것은 TS가 아닙니다. 그러나 상인의 개인적인 자질, 심리, 어떤 사람들에게는 마틴이 잘 작동하고 수십억 달러를 가지고 다니는 반면 다른 사람들에게는 퍼셉트론이 있는 숲이 도움이 되지 않을 것입니다. 나쁜 업보.
예, 일반적으로 아무 것도 설명할 필요가 없습니다. 중요한 것은 TS가 아닙니다. 그러나 상인의 개인적인 자질, 심리, 어떤 사람들에게는 마틴이 잘 작동하고 수십억 달러를 가지고 다니는 반면 다른 사람들에게는 퍼셉트론이 있는 숲이 도움이 되지 않을 것입니다. 나쁜 업보.
카르마가 나쁘면 무엇을 하든 도처에 포파도가 있을 것입니다)
여기에 Python/R용 치트 시트 가 많이 있습니다. 반접기 사이로 잎이 떨어지지 않도록 손에 들고 있으면 유용합니다.
행운을 빕니다
모든 코드가 여러분 앞에 있습니다. 준비 작업, 데이터 로딩 등만 제외하고 트레이닝은 그대로 유지하고 초기 데이터로 작업하는 것 같았습니다. 비슷한.
자세한 내용은 뭐라고 말해야 할지 모르겠어서 물어보세요.
NN 학습이 얼마나 안정적인지, 훈련에서 훈련으로 결과가 광범위하게 퍼져 있습니까?
NN 학습이 얼마나 안정적인지, 훈련에서 훈련으로 결과가 광범위하게 퍼져 있습니까?
확산이 거의 없습니다. 5000개 라인의 무작위 샘플에 대한 교육(실시간으로 본 것). 어레이 자체는 55 - 60,000 라인입니다 - TF 1m 3.5 개월의 역사. 그것에 대해 테스트하십시오.
확산이 거의 없습니다. 5000개 라인의 무작위 샘플에 대한 교육(실시간으로 본 것). 배열 자체는 55 - 60,000줄이며 기록은 3.5개월입니다. 그것에 대해 테스트하십시오.
전체 샘플의 10% 미만에 대한 교육이 샘플의 증가로 인해 개선되지 않아야 하는 이유는 무엇입니까?